gym中env的unwrapped

最新推荐文章于 2023-11-14 21:10:26 发布
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分类专栏： 常见小知识 Reinforcement Learning
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Open AI gym提供了许多不同的环境。每一个环境都有一套自己的参数和方法。然而，他们通常由一个类Env包装（就像这是面向对象编程语言（OOPLs）的一个接口）。这个类暴露了任一环境的最常用的，最本质的方法，比如step，reset，seed。拥有这个“接口”类非常好，因为它允许您的代码不受环境限制。如果您希望在不同的环境中测试单个代理，那么它还使事情变得更简单。
然而，如果你想访问一个特定环境的场景动态后面的东西，需要使用unwrapped属性。

【二】gym初次入门一学就会---代码详细解析简明教程----平衡杆案例
丨汀、的博客
04-08 6509
相关文章： 【一】gym环境安装以及安装遇到的错误解决 gym简明教程 创建CartPole-v0的环境. import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() for i in range(1000): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random action env.close() 代码含义： reset(self)：重置环境的状.
创建自定义 gym env 教程
最新发布
NoahBBQ的博客
12-18 1869
创建自定义gym env, 对官方教程进行一些补充说明。
gym 的 emv.unwrapped 的含义
小帽哥的博客
10-13 607
创建环境： env = gym.make('CartPole-v0') 返回的这个env其实并非CartPole类本身，而是一个经过包装的环境： 据说gym的多数环境都用TimeLimit（源码）包装了，以限制Epoch，就是step的次数限制，比如限定为200次。所以小车保持平衡200步后，就会失败。 用env.unwrapped可以得到原始的类，原始类想step多久就多久，不会200步后失败： ...
gym的env翻译
m0_56514535的博客
06-26 206
as the next observation due to the agent actions. An example is a numpy array containing the positions and velocities of the pole in CartPole.环境观测空间中的一个元素，作为由于智能体动作而产生的下一个观测。如果环境由于最新的操作和来自环境的有关步骤的信息（即度量、调试信息）而终止或截断，则使用返回下一个代理观察结果的操作更新环境，即采取该操作的奖励。
gym创建自己的强化学习环境env
weixin_41880928的博客
12-16 7674
创建自己的用于强化学习的环境env 1，在C:\Users\xxx\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\gym\envs\classic_control下创建环境文件myenv.py 2,在C:\Users\xxx\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\gym\envs_init_.py中注册 # 创建自己的环境 register( id="MyEnv-v0", entry_point="gym.env
强化学习——OpenAI Gym——环境理解和显示
12-21
在强化学习中，OpenAI Gym是一个广泛使用的平台，它提供了许多环境用于训练和测试智能体。本文将深入探讨OpenAI Gym环境的理解和显示，以CartPole为例。 首先，我们需要导入`gym`库，并创建一个特定的环境。在...
if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED)
07-07
`Pulum-v1`环境是用于实现立摆任务的，但是根据错误信息`PendulumEnv`对象没有`seed`属性这可能是因为你导入的gym`模块中的版本不同。 请尝试使用代码导入`gym模块，并重新运行程序： ```python import gym from ...
强化学习 --baseline项目之gym中的Atari游戏的环境重写
qq_41832757的博客
02-19 5206
gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练      从源码中可以看出，只需要重写两个函数 reset（）和step() ，由于render（）没有被重写，所以画面就没有被显示出来了 1.NoopResetEnv（）函数，功能：前30帧画面什么都不做，跳过。这有利于...
强化学习GYM环境查看
mine-Programmer
05-27 2029
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 26 11:37:10 2021 @author: han """ import gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt env = gym.make('Pendulum-v0') state = env.reset() done =False action =3 t = 0 for _ in range(
gym初级——初识gym环境（一）
weixin_42156097的博客
06-30 2305
描述 从今天开始，有机会我会写一些有关强化学习的博客 这一篇是关于gym环境的 环境 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random action env.close() 运行这段程序，是一个小车倒立摆的环境 可以把CartPole-v0替换为其他环境，比如 M
动手学强化学习——动态规划算法 强化学习公式 空矩阵的构建 deepcopy gym中env的unwrapped
oceancoco的博客
11-11 153
是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题。动态规划的基本思想是将待求解的问题分解成若干个子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案，在求解目标问题的过程中，需要这些子问题答案时就可以直接利用，避免重复计算。本章介绍如何用动态规划思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。基于动态规划的强化学习算法主要是有两种：一种是策略迭代，二是价值迭代。其中，策略迭代由两部分组成：策略评估和策略提升。
【rl-agents代码学习】02——DQN算法
sinat_52032317的博客
11-14 5593
本文将继续探索rl-agents中相关DQN算法的实现。下面的介绍将会以`intersection`这个环境为例，首先介绍一下Highway-env中的`intersection-v1`。Highway-env中相关文档——[http://highway-env.farama.org/environments/intersection/](http://highway-env.farama.org/environments/intersection/)。 highway-env中的环境可以通过配置文件进行
gym库文档学习（二）
小柴不会敲代码
05-28 2234
本文档概述了为创建新环境而设计的 Gym 中包含的创建新环境和相关有用的装饰器、实用程序和测试。您可以克隆 gym-examples 以使用此处提供的代码。建议使用虚拟环境： 1 子类化gym.Env 在学习如何创建自己的环境之前，您应该查看 Gym 的 API 文档。链接：https://blog.csdn.net/weixin_45985148/article/details/125015252https://blog.csdn.net/weixin_45985148/article/details
快乐的强化学习3——环境模块gym的调用
Bubbliiiing的学习小课堂
07-21 1万+
快乐的强化学习3——环境模块的调用学习前言gym模块的安装gym模块中环境的常用函数gym的初始化gym的各个参数的获取刷新环境刷新环境应用实例 学习前言 在通常的情况下，手动编写强化学习环境是一件非常耗时间的事情，所以如果能够调用其它人已经编写好的环境，我们就可以节约很多时间，将更多的时间用于关注算法本身。这个时候我们就要用到OpenAI的gym模块。这个模块为我们提供了许多现成的环境用于测试我...
gym库的基本使用方法
CSU干饭人的博客
03-18 4116
gym库的基本使用方法
Gym小记（一）
微念的博客
10-26 1万+
Gym基本用法         本文主要是对Gym的基本用法给出示例代码框架。         下面以小车倒立摆模型"CartPole-v0"为例，进行说明。         首先是采取随机动作： import gym env=gym.make('CartPole-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.render()
OpenAI Gym 经典控制环境介绍——CartPole（倒立摆）
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04-28 8万+
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包，本文主要介绍Gym仿真环境的功能和工具包的使用方法，并详细介绍其中的经典控制问题中的倒立摆（CartPole-v0/1）问题。最后针对倒立摆问题如何建立控制模型并采用爬山算法优化进行了介绍，并给出了相应的完整python代码示例和解释。要点如下：OpenAI Gym仿真环境介绍、CartPole-v0/1原理与功能、爬山算法解决倒立摆问题
使用AI Gym在Atari环境中模拟游戏
"AI gym atari程序环境是一个用于在Python中模拟和训练人工智能玩Atari游戏的代码库。它依赖于`gym`、`numpy`、`atari_py`等库，允许开发者构建和训练强化学习算法来解决Atari 2600游戏。通过这个环境，可以对游戏...
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